编程语言 9 月排行榜:Java、C、C++ 何时结束霸占Top3

Java、C 和 C++ 连续15年稳居 TIOBE 指数前三甲,C# 和 Python 虽被看好,但在市场份额上尚未超越。单一语言编程减少,多语言并用成为趋势。

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转自:开源中国

Java,C,C ++ 三门编程语言已经在 TIOBE 的前三排待了有 15 年之久。C# 和 Python 虽然被认为是最有潜力超越他们的两门语言,但到目前为止也没取得任何进展。

C# 是微软公司发布的一种面向对象的、运行于 .NET Framework 之上的高级程序设计语言,但它在除 Windows 之外的系统上采用率还很低。而 Python 属动态类型,这使它难以用于多数大型或关键型软件系统。

其他语言与 Java、C、C ++ 这三大语言之间的差距正逐渐缩小,但大部分语言的市场份额都在流失,所以未来走向如何还有待观察。现在的整体趋势是,使用单一编程语言编程的程序越来越少,因此 TIOBE 列表里各编程语言的指数都有所上涨。未来到底谁主沉浮,让我们持续关注。

9 月编程语言排行榜 TOP20 榜单

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Top 10 编程语言 TIOBE 指数走势

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其他编程语言排名

第 21-50 名如下,可能存在遗漏:

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注: 以下排名位次取决于 12 个月的平均值。

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编程语言“名人榜”( 2003-2016)  

“年度编程语言”获奖名单如下图所示,该奖项授予一年中评分最高的编程语言:

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【说明】

TIOBE 编程语言社区排行榜是编程语言流行趋势的一个指标,每月更新,这份排行榜排名基于互联网上有经验的程序员、课程和第三方厂商的数量。排名使用著名的搜索引擎(诸如 Google、MSN、Yahoo!、Wikipedia、YouTube 以及 Baidu 等)进行计算。请注意这个排行榜只是反映某个编程语言的热门程度,并不能说明一门编程语言好不好,或者一门语言所编写的代码数量多少。

这个排行榜可以用来考查你的编程技能是否与时俱进,也可以在开发新系统时作为一个语言选择依据。

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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